Maschinentraining
Ständig aktualisierte Auswahl an Maschinenressourcen.
Inhaltsverzeichnis
- Bibliothek des ML -Spezialisten + redaktionelle Wahl:
- Zusätzliche Materialien zum Kurs "Einführung in das maschinelle Lernen"
- Empfehlungen von Lehrern der Spezialisierung "maschinelles Lernen und Datenanalyse"
- Literatur zur Aufnahme zu Shad
- Eine Auswahl an wissenschaftlichem Book
- Nach Themen:
- Big Data
- Dataviz
- Latex
- NLP
- Python, Ipython, Scikit-Learn usw.
- R
- Algorithmen
- Lineare Algebra
- Neuronale Netze, tiefes Lernen
- Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
- Online -Kurse (MOOC)
- Chats/öffentliche/Kanäle über ML
- Datenanalyse Kalender
- Maschinelles Lernen: Einführungsvorlesung - K.V. Vorontsov
- Vorlesungen und Code für maschinelles Lernen praktischer Kurs auf CMC MSU
- 100+ kostenlose Datenwissenschaftsbücher - mehr als 100 kostenlose Datenwissenschaftsbücher
- Kostenlose O'Reilly Data Science eBooks
- 100 Repositories für maschinelles Lernen
- Awesome-Machine-Learning-eine kuratierte Liste von Awesomen-Frameworks, Bibliotheken und Software für maschinelle Lernen
- Open Source Society University's Data Science Course - This is a Solid Path for Those of You Want to Complete a Data Sciente ONE OWN TIME, FOR FREE, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Voran, Voran, Vore, Vorder, Vorder, Vorder, Vorder, Vorder, Vorder, Vorder, Vorder, Vorder, Vorder, Vorder, Vorder, Voran, für, für, für, für, für, für weit, mit Couurses von den besten Universitäten der Welt
- Data Science Board in Trello - bewährte Materialien, die nach Themen organisiert sind (Fachkenntnisse, Programmiersprachen, verschiedene Tools)
- Ressourcenhandbuch für maschinelles Lernen
- 17 Ressourcen für maschinelles Lernen von einem typischen Programmierer
- 51 Spielzeugdatenproblem in der Datenwissenschaft
- Praktische Pandas-Projects-Project-Ideen zur Verbesserung der Python-Datenanalysefähigkeiten
- In maschinelles Lernen eintauchen
- Tauchen Sie in GitHub in maschinelles Lernen ein
- Fragen des Data Science -Interviews - eine große Liste von Fragen zur Vorbereitung auf ein Interview für die Position des Datenwissenschaftlers
- Viele Bücher zur Verarbeitung natürlicher Sprache
- Eine Liste offener Datenquellen, zu denen Sie kostenlose Datensätze finden können
- Welche Shoup lerne ich in 100 Stunden in der Datenwissenschaft?
- Maschinell-larning-for-software-vengineers-ein vollständiger täglicher Plan für das Studium zum Maschinenlerningenieur
- Tutorials zu Themen im maschinellen Lernen
- Ständig aktualisierte Auswahl von Links nach Datenmischung
- Bringen Sie sich maschinelles Lernen auf harte Weise bei!
- Ein Artikel pro Woche - Liste guter Artikel zu ML/AI/DL
- Die beliebtesten Programmierbücher aller Zeiten über Stackoverflow
- CookieCutter Data Science - Eine logische, einigermaßen standardisierte, aber flexible Projektstruktur für die Arbeit und gemeinsame Datenwissenschaftsarbeit
- Awesosome-DataScience-Edeas-eine Liste der fantastischen und bewährten Datenwissenschaftsnutzungsfälle und -anwendungen
- Maschinell-larning-surveys-eine kuratierte Liste von Umfragen, Tutorials und Büchern für maschinelles Lernen
- Eine praktische Data Science CRasse in Python von Bart de Vylder und Pieter Buteneers aus Coscale
- Docker-Setup-A Curated List Docker-Bilder für Datenwissenschaftsprojekte mit einfachem Setup
- Anmerkungen zur künstlichen Überwachung-Abstrakte zu verschiedenen Themen mit ML-ergebundenen, von Algebra bis Bayes
Bibliothek des ML -Spezialisten
- Ein Kurs im maschinellen Lernen - Hal Daumé III
- Eine probabilistische Theorie der Mustererkennung - Devroye, Gyorfi, Lugosi (PDF)
- Angewandte Vorhersagemodellierung - M. Kuhn, K. Johnson (2013)
- Bayes'sche Argumentation und maschinelles Lernen - D.Barber (2015) (PDF)
- Kernkonzepte in der Datenanalyse: Zusammenfassung, Korrelation und Visualisierung - Boris Mirkin
- Data Mining und Analyse. Grundlegende Konzepte und Algorithmen - Mjzaki, W.Meira JR (2014) (PDF)
- Data Mining: Konzepte und Techniken - Jiawei Han et. Al.
- Data Science für Dummies - Lillian Pierson (2015)
- Datenwissenschaft machen
- Elemente des statistischen Lernens - Hastie, Tibshirani, Friedman (PDF)
- Grundlagen des maschinellen Lernens - Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh und Ameet Talwalkar (2012)
- Häufiger Muster -Mining - Charu C Aggarwal, Jiawei Han (Hrsg.) (PDF)
- Gaußsche Prozesse für maschinelles Lernen - Carl E. Rasmugit Lssen, Christopher Ki Williams (PDF)
- Induktive Logikprogrammierung: Techniken und Anwendungen - NADA Lavrac, Saso Dzeroski
- Informationstheorie, Inferenz und Lernalgorithmen - David Mackay
- Einführung in das Abrufen von Informationen - Manning, Rhagavan, Shuttze (PDF)
- Einführung in maschinelles Lernen - Nils J Nilsson (1997)
- Einführung in maschinelles Lernen - Smola und Vishwanathan (PDF)
- Cheat Sheet für maschinelles Lernen - Seelenverwandte (2017) (PDF)
- Maschinelles Lernen in Aktion - Peter Harrington
- Maschinelles Lernen, neuronale und statistische Klassifizierung - D. Michie, DJ Spiegelhalter
- Maschinelles Lernen. Die Kunst der Wissenschaft der Algorithmen, die Daten verstehen - P. Flach (2012)
- Maschinelles Lernen - Tom Mitchell
- Maschinelles Lernen - Andrew Ng
- Mining massive Datensätze - Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman
- Mustererkennung und maschinelles Lernen - CMBISHOP (2006)
- Probabilistische Programmierung und Bayes'sche Methoden für Hacker (frei)
- Ein Programmierhandbuch zum Data Mining - Ron Zacharski (PDF)
- R in Aktion
- Verstärkungslernen: Eine Einführung - Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
- The Lion Way Machine Learning plus intelligente Optimierung (PDF)
- Verständnis für maschinelles Lernen: Von Theorie zu Algorithmen
- Analyse großer Datensätze - Mining Massive Datentests -Übersetzung
- Mathematische Schulungsmethoden für Präzedenzfälle (Theorie der Lehrmaschinen) - K. V. Vorontsov (PDF)
- Maschinentraining - Peter Flah (PDF)
- Methoden zur Ensemble von Schülern von Algorithmen - Dissertation A. Gushchina (PDF)
Online -Kurse (MOOC)
- Liste der besten Kurse in fast allen Bereichen der Mathematik
- Eine Menge verschiedener Programmierkurse, Algorithmen, einschließlich 29 ml Kurse
- Couursera:
- CS229: Maschinelles Lernen (Andrew NG, Stanford University) ist der beliebteste Maschinenschulungskurs (sorgfältig anstelle von Standard -Python oder R - Matlab/Octave)
- Spezialisierungsmaschinen -Trainings- und Datenanalyse (Yandex + MIPT/MIPT)
- Mein Repository in dieser Spezialisierung
- Fundamente für maschinelles Lernen: Ein Fallstudienansatz (Universität Washington)
- Data Mining -Spezialisierung
- Data Science in Scale Specialization (University of Washington)
- Kalkül: Einzelvariable Teil 1 (Universität von Pennsylvania)
- Moderne Kombinatorik (A. M. Raigorodsky, MIPT/MIPT)
- Wahrscheinlichkeitstheorie für Anfänger (A. M. Raigorodsky, MIPT/MIPT)
- Lineare Algebra (HSE/HSE) - Eine Linie linearer Algebra für Fakultäten für Nicht -Demeterik ist "für einen schnellen Start" geeignet.
- Wirtschaftswissenschaften (HSE/HSE) (Ökonometrie)
- Business Analytics Spezialisierung (Universität von Pennsylvania) - Spezialisierung auf die praktische Anwendung von Statistiken und Datenanalysen. Für Menschen, die von DS enttäuscht waren und nicht verstehen, warum ist alles alles
- Analyse des sozialen Netzwerks (Universität von Michigan)
- Soziale und wirtschaftliche Netzwerke: Modelle und Analyse (Stanford University)
- Spezialisierung der Empfehlungssysteme (Universität von Minnesota)
- Bauen Sie intelligente Anwendungsspezialisierungen (Universität Washington) auf
- Programmierung auf Python (MFTI/MIPT)
- Udacy:
- Maschinelles Lerningenieur nanodegree (von Kaggle creed)
- Datenanalyst NanodeGree (Co-Creed von Facebook & MongoDB)
- Künstliche Intelligenz Nanodegree (Co-Creed von IBM Watson & Amazon Alexa)
- Predictive Analytics für Business NanodeGree (Co-Creed von Tableau & Alteryx)
- EDX:
- Data Science and Engineering mit Spark Xseries (Berkeley)
- 6.002x: Einführung in das Berechnungsdenken und die Datenwissenschaft (MIT)
- 6.041x: Einführung in die Wahrscheinlichkeit - Die Wissenschaft des Unsicheren (MIT)
- Die Analytics Edge (MIT)
- Lernen aus Daten (Caltech) - Einführung in das maschinelle Lernen (grundlegende Theorie, Algorithmen und Bereiche der praktischen Anwendung)
- Video von Vorträgen der School of Data Analysis (Shad)
- Videoklassen des Kurses "Maschinentraining" (K.V. Voronsov, Shad)
- Data Mining In Action -Kursmaterialien (MIPT/MIPT)
- Open Opendatascience -Kurs zum maschinellen Lernen
- Intro in Python für Data Science - Die Grundlagen von Python und ein wenig über Numpy
- Grundlagen der Statistik - Hochwertige Einführung in Statistiken, vollständig in Russisch
- Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Microsoft)
- CS231N: Faltungsverkleidungsnetzwerke für visuelle Anerkennung (Stanford University) - Ein ausgezeichneter Zehn -Stufe -Kurs in Neuralitäten und Computer Vision
- Mining Massive Datasets (Stanford University) - ein Kurs basierend auf dem Buch Mining von massiven Datenstaaten an die Autoren von Jure Leskovec, Anand Rajaraman und Jeff Ullman (sie sind auch Ausbilder dieses Kurses)
- CS109: Data Science (Harvard University)
- Grundlagen des maschinellen Lernens - Ein Teil der EDU -Initiative von Bloombergs maschinellem Lernen
Sozial
Diskussion über maschinelles Lernen in Messenger (Gruppen, Kanäle, Chats, Gemeinschaften).
- Offene Datenwissenschaft
- Der Moskauer ML -Trainingsgruppe auf Facebook gewidmet
- und VKontakte Group über das Training für das Maschinentraining
- Tomsk Machine Trainingsgruppe
- Slack Tomsk ML Group
- PUBLIK/VKONTAKTE -Gruppen:
- Datenwissenschaft
- Tiefes Lernen
- Data Mining Labs
- DeepLearning (tiefe neuronale Netzwerke)
- Memes über maschinelles Lernen für junge Damen
- In Telegramm:
- DeepLearning Community Channel
- Der erste Nachrichtenkanal über Data Science
- Chat nach Big Data, Verarbeitung und maschinellem Lernen - Big Data & maschinelles Lernen
- Chat zum Thema Data Science - Data Science Chat
- Kanal PY_Digest
- Chat Ru_Python
- Spark in mir: Internet, Statistik, Datenwissenschaft, Philosophie
- Funken in mir Channel -Chat
- Kanal mit heißen Posts von Reddit zu DS -Thema
- Sabreddites über maschinelles Lernen und benachbarte Themen (ich empfehle, mindestens die Oberseite für die gesamte Zeit + Seitenleiste zu sehen):
- /R/analyzit
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- /R/textDatamining
- Leute, die über ML und KI twieren
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